ennustemalleihin

Ennustemallit ovat matemaattisia tai tilastollisia malleja, joiden tarkoituksena on ennustaa tulevia arvoja aiemman datan perusteella. Ne voivat olla yksinkertaisia tilastollisia malleja tai monimutkaisempia koneoppimis- tai syväoppimismetodeja. Ennustemallien keskeinen tavoite on tuottaa tarkka ennuste sekä kertoa ennusteisiin liittyvä epävarmuus.

Tyypillisiä ryhmiä ovat tilastolliset aikasarjamallit (esimerkiksi ARIMA ja SARIMA sekä Holt-Wintersin menetelmät), regressio- ja dynamiikkamallit sekä mallit, jotka hyödyntävät eksogeenisiä muuttujia. Koneoppimismalleja käytetään erityisesti suurten aineistojen ja ei-lineaaristen riippuvuuksien tapauksissa: satunnaismetsät, gradient boosting -mallit sekä neuroverkot, kuten LSTM:t.

Arviointi ja validointi tapahtuvat käyttämällä historialliselle datalle tehtävää backtestingia sekä ristiinvalidointia. Suosittuja mittareita ovat RMSE, MAE, MAPE ja sMAPE. Ennusteiden epävarmuutta voidaan ilmaista luottamusvälillä tai ennustepiirteinä, ja bayesilaiset lähestymistavat tarjoavat todennäköisyyspainotettua tulkintaa.

Käyttökohteita ovat talous- ja rahoitusanalyysit, kysynnän ja varastonhallinnan ennusteet, energiankulutus sekä sää- ja ilmastoennusteet. Arviointien jälkeen mallit integroidaan usein liiketoiminnan järjestelmiin ja päätöksentekoprosesseihin, mukaan lukien automaatio ja suunnittelutoimet.

Rajoitteet liittyvät datan laatuun ja saatavuuteen, sekä ilmiöihin kuten kontekstin muutoksiin (concept drift) ja stationaarisuuden puutteeseen. Ennustemalleja on tulkittava varoen: monimutkaiset mallit voivat tarjota parempaa tarkkuutta mutta menettävät usein tulkittavuutensa.